A different kind of smart: What pathologists can learn from an octopus
Notice bibliographique
Résumé
n the Oscar-winning documentary My Octopus Teacher, filmmaker Craig Foster forms an unlikely bond with a curious and intelligent octopus in a kelp forest just off the coast of South Africa.One of the film's major themes is how connection with other living things, even ones that perceive the world far differently than we do, can alter our own perception.First with anecdotal evidence and then through eye-opening research results, octopuses have forced us to reconsider our notions of what intelligence actually means.Pathologists likewise have had to contend with a manifestation of fluid intelligence that can spread and metastasize.Cancer has a kind of rudimentary but devilishly effective form of intelligence that we do not fully understand, and "outthinking" it may require some out-of-the-box considerations and varying perspectives on how the same general problem might be solved in vastly different ways.In that regard, the octopus may be an effective teacher.In her 2019 article entitled "What Is in an Octopus's Mind?," Jennifer Mather, PhD, a professor of psychology at the University of Lethbridge in Alberta, Canada, argues that the animal may have a different "way of being" in the world. 1 Even so, she writes, it has a mind that is capable of exploring to acquire information, calculating what to do with the world around it, and using flexible problem-solving to avoid threats from predators or other octopuses.If
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».